3. RÉSULTATS
4.2 Agression indirecte et comportements de prise de risque pour la santé
Quant aux résultats obtenus par rapport à la consommation de psychotropes, nos résultats confirment notre hypothèse et les études antérieures indiquant que l’AI au primaire prédirait la consommation de psychotropes future (Herrenkohl et al., 2009; Quigley et Maggi, 2014; Skara et al., 2008). Tel que mentionné plus haut, les filles usant d’AI sont souvent considérées comme populaires. Il est démontré qu’au sein de ces groupes de jeunes populaires, la consommation de psychotropes est plus fréquente (Fallu et al., 2011). De plus, les filles usant d’AI s’exposent à des stress interpersonnels importants (Williams, Fredland, Han, Campbell, & Kub, 2009), notamment car elles doivent être très stratégiques dans leurs actions pour maintenir ou avantager leur statut social, mais aussi car elles se mettent à risque de subir du rejet social (Greenman, 2009). Ainsi, la consommation de psychotropes pourrait être un moyen efficace de gérer ce stress.
Il est intéressant de soulever que l’absence de relation significative entre l’AD et la consommation au secondaire, lorsqu’évaluée dans une même analyse que l’AI, a aussi été observée dans les études antérieures (Herrenkohl et al., 2009; Skara et al., 2008). La seule exception est l’étude de Quigley et Maggi (2014), où l’AD à 10-11 ans est liée à la consommation quotidienne de marijuana à 20-21 ans, alors que l’AI est liée à une consommation régulière, mais non quotidienne. Cette étude examinait toutefois la consommation de psychotropes au début de l’âge adulte et non à l’adolescence, expliquant potentiellement cette différence de résultats. D’autres études prenant en compte les deux formes d’agression dans une même analyse seront donc nécessaires.
Finalement, un résultat important et novateur de la présente étude est le lien prédictif entre l’AI évaluée par les pairs et l’activité sexuelle risquée auto-rapportée durant l’adolescence. Aucune étude à notre connaissance n’a étudié la relation possible entre ces concepts. Or, considérant l’accessibilité à plus de partenaires et les
103
opportunités sexuelles plus élevées des filles usant d’AI dû au fait qu’elles sont souvent populaires (Schwartz et Hopmeyer Gorman, 2011), il y a lieu de croire que ces dernières puissent mettre leur vie sexuelle à risque en ayant plusieurs partenaires différents ou en ne se protégeant pas.
4.3 Limites, forces et conclusions
Parmi les principales limites de cette étude, nos résultats ne permettent premièrement pas de conclure que l’utilisation fréquente d’AI à la fin du primaire mène à une prise de risque comportementale pathologique au secondaire. En effet, des scores moyens des comportements de prise de risque auto-révélés ont été utilisés et non des scores catégoriels indiquant un niveau pathologique de problèmes. Néanmoins, l’étude de Willoughby et al. (2007) démontre que, malgré qu’il ne soit pas anormal à l’adolescence d’avoir certains comportements de prise de risque, l’absence, ou quasi absence, de prise de risque à cette période est liée à un développement positif, et que la prise de risque élevée est plutôt liée à un statut développemental négatif (mesuré par un score composite d’indicateurs positifs (p. ex : optimisme) et négatifs (p. ex. : dépression)). Ainsi, même si la prise de risque n’est pas pathologique, elle serait tout de même associée à un développement plutôt négatif. De plus, il n’est pas garanti qu’un comportement de prise de risque non pathologique à l’adolescence ne le devienne pas plus tard.
Une autre limite de cette étude est que les analyses statistiques sont orientées sur les variables et non sur les personnes. Il est donc impossible (a) d’étudier la persistance des comportements de prise de risque au cours du secondaire et (b) de conclure à une relation entre l’utilisation d’AI à la fin du primaire et l’utilisation persistante de comportements de prise de risque au cours du secondaire. En d’autres mots, il serait faux de conclure, avec les présents résultats, que celles qui utilisent de manière marquée l’AI à la fin du primaire sont celles qui adoptent des comportements de prise de risque de manière élevée tout au long du secondaire. Les résultats
permettent néanmoins de mettre en lumière d’importantes relations entre l’AI évaluée par les pairs à la fin du primaire et des comportements de prise de risque auto- rapportés au secondaire, ce qui a été très peu étudié.
Finalement, il convient de mentionner que les tailles d’effet (b standardisés variant de 0,11 à 0,28) obtenues sont modestes. Quoique significatif, l’effet de l’AI dans la prédiction des comportements délinquants, de la probabilité de décrochage et de la consommation de psychotropes au secondaire demeure de faible envergure. Il faut cependant considérer que d’importantes variables de contrôle utilisées dans les modèles viennent influencer ces tailles d’effet. Celles-ci représentent donc l’effet unique de l’AI.
Parmi les principales forces de cette étude, il y a d’abord l’utilisation de la nomination par les pairs comme évaluation des comportements d’agression. Selon les auteurs, la nomination par les pairs serait la méthode de référence pour la mesure des comportements d’AI, car les enseignants et les parents ne seraient pas conscients de qui utilisent l’AI, cette forme d’agression passant souvent inaperçue (Archer & Coyne, 2005). De plus, puisque les comportements de prise de risque sont auto- rapportés, ces mesures multi-répondants ont comme avantage d’éliminer les questions liées à la variance attribuable à l’utilisation d’un même répondant pour la variable dépendante et indépendante. Une autre force de cette étude est l’utilisation d’un devis longitudinal sur quatre temps de mesure, dont trois au cours du secondaire. Cela a permis d’observer que l’AI prédirait une augmentation des comportements de prise de risque au cours du secondaire, principalement durant les premières années.
Il y a ensuite le contrôle effectué des comportements d’AD dans l’examen des relations entre l’AI à la fin du primaire et les comportements de prise de risque au secondaire. Cela permet d’assurer que les relations ne sont pas expliquées par un ensemble de comportements agressifs, mais bien par l’utilisation de comportements d’AI. Enfin, cette étude a permis l’évaluation d’un ensemble de comportements de
105
prise de risque, ce qui n’avait pas été fait auparavant, ainsi que l’évaluation de comportements de prise de risque encore très peu étudiés en lien avec l’AI, comme les activités sexuelles risquées.
Dans le but de pousser notre compréhension encore plus loin, les études futures devraient s’intéresser aux variables modératrices et médiatrices susceptibles d’entrer en jeu pour expliquer les relations observées, notamment au niveau social. En effet, considérant le statut social populaire des filles qui utilisent l’AI, ainsi que les possibilités qu’elles subissent du rejet et des stress interpersonnels importants, la relation entre l’AI et les comportements de prise de risque pourrait être influencée par ces facteurs. Notre compréhension des processus en jeu serait ainsi grandement améliorée. Les études futures pourraient aussi s’intéresser à d’autres comportements de prise de risque peu étudiés en lien avec l’AI, comme la violence dans les relations amoureuses et les idéations suicidaires.
Les liens significatifs observés entre l’AI et les comportements de prise de risque justifient d’intervenir auprès des jeunes filles utilisant l’AI avant la transition au secondaire pour prévenir l’adoption de comportements de prise de risque. Pour ce faire, il est essentiel de leur enseigner des stratégies alternatives afin qu’elles puissent atteindre leurs buts sociaux d’une manière socialement acceptable et qui n’est pas aux dépens de quelqu’un d’autre (Quigley et Maggi, 2014). Il serait possible, par exemple, de les impliquer dans des comités d’organisation d’évènements sociaux. Il est aussi essentiel de leur enseigner de meilleures stratégies adaptatives aux stress interpersonnels qu’elles vivent (Williams et al., 2009). Ainsi, au lieu d’avoir recours à des comportements de prise de risque, ces dernières pourraient, par exemple, gérer leur stress en s’impliquant dans des activités sportives.
Toujours dans le but de prévenir l’adoption de comportements d’AI et de prise de risque, il serait favorable d’exposer ces jeunes filles à différents groupes de pairs prosociaux, ainsi que de les encourager à développer des liens forts et positifs avec
des adultes et leurs institutions sociales (Skara et al., 2008; Willoughby et al., 2007). En effet, l’adhérence aux normes sociales, ainsi que l’engagement scolaire et le sentiment d’appartenance développé envers les institutions sociales, augmentent la motivation à se comporter en cohérence avec les attentes et règles établies, et diminuent ainsi les opportunités d’utiliser des comportements d’agression et de prise de risque (Herrenkohl et al., 2009).
107
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Tableau 1
Corrélations, moyennes et écart-types de l’agression directe et indirecte au T1, et des comportements de prise de risque du T1 au T4
Note. Ag dir = Agression directe. Ag ind = Agression indirecte. Delin = Délinquance. Décro = Décrochage. Conso = Consommation de psychotropes. Act
sexe = Activité sexuelle à risque.
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 1. Ag dir T1 - 2. Ag ind T1 0,477** - 3. Délin T1 0,210** 0,192** - 4. Délin T2 0,199** 0,262** 0,672** - 5. Délin T3 0,192* 0,324** 0,390** 0,564** - 6. Délin T4 0,105 0,251** 0,413** 0,519** 0,730** - 7. Décro T1 0,142* 0,157* 0,296** 0,288** 0,220** 0,095 - 8. Décro T2 0,155* 0,100 0,287** 0,292** 0,184* 0,110 0,754** - 9. Décro T3 0,132 0,013 0,303** 0,307** 0,262** 0,233** 0,654** 0,781** - 10. Décro T4 0,224** 0,053 0,225** 0,234** 0,147 0,152 0,631** 0,721** 0,803** - 11. Conso T1 0,262** 0,227** 0,600** 0,530** 0,294** 0,364** 0,356** 0,383** 0,235** 0,151 - 12. Conso T2 0,209** 0,233** 0,506** 0,639** 0,361** 0,404** 0,315** 0,458** 0,321** 0,189* 0,726** - 13. Conso T3 0,227** 0,376** 0,371** 0,531** 0,760** 0,597** 0,348** 0,326** 0,294** 0,226** 0,473** 0,529** - 14. Conso T4 0,233** 0,345** 0,345** 0,490** 0,715** 0,676** 0,270** 0,300** 0,315** 0,245** 0,414** 0,520** 0,867** - 15. Act sex 0,178* 0,280** 0,297** 0,433** 0,478** 0,428** 0,223* 0,321** 0,305** 0,289** 0,339** 0,457** 0,634** 0,695** - Moyennes 0,603 0,256 0,155 0,187 0,305 0,296 0,199 0,209 0,248 0,260 0,139 0,382 1,010 1,262 0,513 Écart-types 1,984 1,174 0,188 0,222 0,265 0,245 0,232 0,242 0,255 0,256 0,388 0,723 1,119 1,072 0,903 113
Figure 1. Ensemble des liens testés dans les modèles autorégressifs entre les
conduites agressives directes et indirectes évaluées selon les pairs au primaire et les comportements de prises de risque auto-rapportés au secondaire
115
Figure 2. Modèle autorégressif final de l’utilisation de comportements délinquants
auto-rapportés de la fin du primaire au secondaire (liens significatifs seulement)
Note. Cpt = Comportements.
Figure 3. Modèle autorégressif final de la probabilité de décrochage auto-rapportée
de la fin du primaire au secondaire (liens significatifs seulement) * p < 0,05. ** p < 0,01.
117
Figure 4. Modèle autorégressif final de la fréquence de consommation de
psychotropes auto-rapportée de la fin du primaire au secondaire (liens significatifs seulement)
QUATRIÈME CHAPITRE – DISCUSSION GÉNÉRALE
Ce chapitre consiste en une discussion générale liée aux résultats des articles présentés dans la thèse. Ces résultats seront d’abord discutés en fonction des perspectives théoriques proposées dans le chapitre d’introduction générale. Ensuite, des pistes de recherches futures seront proposées. Les limites et forces de la thèse seront aussi abordées, et pour conclure, un examen des impacts de celle-ci au plan de la pratique psychoéducative sera effectué.